Bayesian regresyon - Bu algoritmayı kullanarak Uzman Danışman yapan var mı? - sayfa 43
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Durağanlık , bir sürecin zaman içinde özelliklerini değiştirmeme özelliğidir.
Hangi spesifik özellikler?
Dağılım
ve bu kadar?
Geniş anlamda, MO ve dağıtım işlevi
O zaman, geniş anlamda, eğer MO ise, o zaman stokastik yeterlidir. Değil?
Durağan olmayan veriler, zaman serisi modelleri tarafından tahmin edilmez. Ne istatistiksel modeller (regresyon, otoregresyon, yumuşatma, vb.), ne de yapısal modeller (NN, sınıflandırma, Markov zincirleri, vb.).
Yalnızca alan modelleri
Sınıflandırma konusunda size katılmıyorum.
Hiç durağan olmama sorunu yoktur. Nominal (kategorik) verilere dayalı modeller oldukça kabul edilebilir. Durağan olmamanın nominal verilerle hiçbir ilgisi yoktur. Ayrıca, rastgele değişkenlerin nominal değişkenlere, örneğin RSI'nın seviyelere dönüştürülmesi, sonuç üzerinde çok olumlu bir etkiye sahiptir.
Herhangi bir simülasyon için temel olan durağan olmamayı izleyen bir sorun var - model fazla uydurma. Ve aşırı uyum sorununu çözmek için, tahmin edicilerle ciddi şekilde ilgilenmemiz gerekiyor.
Sınıflandırma konusunda size katılmıyorum.
Hiç durağan olmama sorunu yoktur. Nominal (kategorik) verilere dayalı modeller oldukça kabul edilebilir. Durağan olmamanın nominal verilerle hiçbir ilgisi yoktur. Ayrıca, rastgele değişkenlerin nominal değişkenlere, örneğin RSI'nın seviyelere dönüştürülmesi, sonuç üzerinde çok olumlu bir etkiye sahiptir.
Herhangi bir simülasyon için temel olan durağan olmamayı izleyen bir sorun var - model fazla uydurma. Ve aşırı uyum sorununu çözmek için, tahmin edicilerle ciddi şekilde ilgilenmemiz gerekiyor.